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探索计算机视觉显示系统设计和图像畸形矫正算法

来源:学术堂 作者:李亚丽;张国平
发布于:2020-10-27 共3157字

  摘要:随着人工智能技术水平的逐渐提升图像处理成为常见的技术,被广泛应用在各个领域中,为人们提供优质的服务。从计算机视觉算法与图像处理技术入手,进行计算机视觉显示系统设计,并探索了图像畸形矫正算法,以供参考。

  关键词:计算机视觉算法; 图像处理技术; 视觉显示; 三维;

目录

  1计算机视觉算法与图像处理技术……………………………………………………………………1

  1.1计算机视觉算法……………………………………………………………………2

  1.2图像处理技术……………………………………………………………………2

  2计算机视觉显示系统设计……………………………………………………………………3

  2.1光场重构分析……………………………………………………………………4

  2.2设计显示系统……………………………………………………………………4

  3图像畸变矫正算法……………………………………………………………………5

  3.1畸变的矫正……………………………………………………………………6

  3.2畸变图像处理……………………………………………………………………6

  4结语……………………………………………………………………7

  文内图表……………………………………………………………………8

  图1光场传播图……………………………………………………………………8

  图2真三维立体显示框图……………………………………………………………………8

  参考文献……………………………………………………………………9

  传统的二维显示方式只能单一的显示物体的侧面投影,主要原因在于受技术因素限制,为满足人们不断提升的需求,研究人员提出三维立体画面,并形成新型的显示技术,利用计算机视觉算法优势进行图像处理,通过三维体素代表三维空间中的真实位置,构成三维空间图像,提升视觉效果。

  1 计算机视觉算法与图像处理技术

  1.1 计算机视觉算法

  计算机视觉算法可以说是一种处理图像的数学模型,在人工智能领域中较为常见,具有较强的技术优势,实质是通过图像或者数据中获取信息。对于人类来说,面对不同的图像可以根据自身的理解直接进行分析,但应用计算机进行图像分析,则产生较多的解释方式,整体上较为复杂,因而研究人员选择利用图像数据类型进行分析,通过物理概率模型解释图像,最终形成计算机视觉算法。该方法在应用过程中,可以灵活通过自身的优势精准识别图像,并根据图像绘制三维模型与预测模拟,为人们提供便捷的服务[1].

  1.2 图像处理技术

  图像处理技术主要是指利用计算机进行图像信息处理,由于图像自身的特点,几何图形中必然存在大量的点、线以及颜色等多种元素,利用计算机将元素点进行存储,并进行合理的重新组合、拆分、调整,实现图像的有效处理。常见的图像处理技术主要有图像复原、图像数字化、图像分割、图像识别、图像编码等,提升图像处理质量[2].

  2 计算机视觉显示系统设计

  2.1 光场重构分析

  相比于传统的二维显示中的像素对应,真三维立体显示技术更复杂,整体上技术水平更高,以三维数据场中的点为基础,形成立体空间进行城乡,像素点(voxel)为最基本单位,表示形式为(x、y、z),通过多个列体点形成真三维立体图像。在进行应用过程中,利用机械运动与光学引擎实现光场重构过程[3].例如,以实际的五维光场函数为例,F:L∈R5→∈R3描述三维空间中分布的光场函数,其中L=[x,y,z,准,准]表示为空间中点的三维坐标与坐标的方向,Y=[r,g,b]表示为图像的颜色信息。三维图像模型与纹理在显示过程中,可以呈现为离散集点的形式,表示为L=[L1,L2,L3,…,Ln],在进行空间中点的位置与颜色表示形式为Li=[Pi,Yi]Pi,Yi,如下图为视觉算法下光场传播图,如图1所示。

  图1 光场传播图 

  对点集L中的h深度子集进行光场三维重构,以深度为依据进行划分,分为多个子集,在该子集中每一子集均可以形成光场重构,形成三维状态图像。与此同时,利用二维投影技术进行切片图像重构,可以实现高速运转,并且其产生的重构图像属于三维光场[4].

  2.2 设计显示系统

  对于现阶段的旋转式LED点阵体三维显示进行分,在进行成像时只能以柱状形式进行成像形成三维立体光场,但其分辨率较低,视场角小。设计出一种真三维显示系统,以ARM处理器智能交互为主,灵活利用其优势实现分辨率提升,并提高其体素,图2为整体的设计框图。

  图2 真三维立体显示框图 

  在利用三维环境进行物体拍摄过程中,需要明确展示物体的三维性,拍摄后将物体成像序列进行存储,并灵活利用视频采集技术进行图像的序列导入,对图像完成切片处理。将数据信息传输至视频接口中,经过DMD设备处理后进行图像信息高速处理,最终将数据图像利用散射屏进行背面投影。图像信息的高速运转离不开电机的驱动,灵活利用转速传感器进行转台的角度探测,传递探测信号,完成最终的控制。伺服电机在运转过程中,相关的设备会将采集装置位置信息进行同步处理,并利用控制器的优势产生编码,形成DVI帧频信号,灵活利用其优势实现散射屏与图像投影之间实现同步。设计智能交互真三维显示装置,利用信息分析智能交互真三维显示装置,经由散射屏与转台组成,并包含大量的采集设备、电机、投影仪、控制器以及处理装置,形成完整的显示装置[5].

  3 图像畸变矫正算法

  3.1 畸变的矫正

  在计算机视觉算法下,可以充分发挥出计算机的优势进行畸变图像处理,当投影设备进行垂直投影过程中,受视场变化因素影响导致垂轴的放大率逐渐增大,进而造成智能交互真三维显示装置中的素点发生明显的偏移情况,当偏移的情况增大时,导致图像出现明显的畸变情况,此时需要工作人员灵活应用技术进行处理,以消除畸形的影响。灵活利用计算机图像处理技术进行矫正、处理图片、消除畸变,并促使其恢复原有的状态,满足现阶段的需求。在处理中常见的畸变消除技术主要有两种,一种是切向畸变,另一种是径向切变,但第一种情况处理效果不明显,应用较为少见。实际上,针对现阶段的畸变处理来说,在实际的处理过程中,径向畸变包括枕型畸变与桶型畸变,常见于设备图像的桶型畸变,由于直线在图像空间中主要表现为对称中心为直线,其余部分不是直线,需要工作人员在处理过程中明确对称中心,灵活利用计算机视觉算法进行图像畸变矫正,以达到最终的目的。对于图像畸变来说,主要的原因为空间状态的扭曲,常常被人们称之为曲线畸变,传统上在处理过程中主要利用二次多项式矩阵进行畸变系数处理,但存在一定的模糊性,需要根据实际情况进行矩阵调整,以提升编程分析质量。以计算机视觉算法进行畸变矫正属于现阶段先进的方法,利用神经网络的优势进行合理的处理,并形成网络共享结构,降低网络模型的复杂性,保证对畸变图像进行高质量识别[6].

  3.2 畸变图像处理

  在进行畸变图像处理过程中,可以灵活利用卷积神经网络技术,充分利用其技术优势进行创新,达到最终的目的。实际上卷积神经网络技术具有良好的权值共享性与稀疏连接性,整体方式较为简单,难度较低,可以灵活应用在变形处理过程中。在该过程中,多维图像输入为基础,促使图像穿入网络中,改变了传统的算法识别方式,充分发挥出技术优势实现数据的提取,并以计算机视觉算法为基础减少训练参数,提升控制容量,提高数据处理水平。在该过程中,卷积神经发挥着重要的作用,与传统的网络相比出现池化层与卷积层,可以避免出现特征取样情况,并从训练中获取数据信息,提升其整体性,与原有的神经网络分类器进行分离,减少权值的特征,融入多层感知器,实现结构重组,直接进行灰度图片处理,保证其图像分类。在进行卷积层计算过程中,可以对其特征图与卷积核进行卷积,激活其函数特征,保证其操作过程合理,获取最终的特征图。

  4 结语

  在当前的时代背景下,网络信息技术逐渐创新,促使整体技术水平提升,优化了传统的模拟图像,转化为数字化图像,其技术更具有优势,为人们提供便捷的服务,保证图像的真实度与清晰度,与此同时,进一步研究图像的畸变矫正方法,以计算机视觉技术为基础,灵活进行创新,通过卷积神经网络对图像畸变进行计算处理,高质量进行图像的几何畸变矫正,获取清晰的图像。

  参考文献
  [1]陈宏君,谢建民。基于计算机视觉算法的图像处理技术的研究[J].吉林广播电视大学学报, 2019,12(10):158-160.
  [2]张鹏,柏咏菊,穆仁龙。 Delphi实现计算机视觉常用图像处理算法[J].实验室研究与探索, 2018,12(05):61-63.
  [3]李观发。基于计算机视觉算法的图像处理技术探析[J].信息记录材料, 2019, 20(06):125-126.
  [4]刘海玲。基于计算机视觉算法的图像处理技术[J].计算机与数字工程, 2019, 47(03):672-677.
  [5]曾珍珍。一种计算机视觉算法的图像处理技术[J].信息技术, 2018, 10(04):74-78.
  [6]王洪。基于计算机视觉算法的塑料分拣系统[J].塑料工业, 2019, 43(11):69-72.

作者单位:平顶山学院
原文出处:李亚丽,张国平.计算机视觉算法的图像处理技术研究[J].电脑编程技巧与维护,2019(12):148-149+168.
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